mamba改进

NaN 爆炸几乎总是源于循环核心内部的数值溢出。
我们插入的代码片段请求 GRU 风格的 Mamba 使用 4096 维的隐藏状态（d_model = H × W = 64 × 64）。
这非常大：循环矩阵的大小为 4096×4096，每次迭代会多次进行乘法运算，所以即使是默认的 Xavier/正交初始化，激活值也可能在几次迭代后发散，最终得到 inf/NaN。

以下是三种经过验证的解决方案。根据您的内存/速度预算选择最适合的一种；只需在不变的 VAE 循环（z_list … 及之后部分保持不变）之前添加即可。

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选项 A（推荐） 投影降维 → Mamba → 投影升维

# ------------- 每个时间步的跨通道混合 -------------
B, T, C, H, W = inputs['atmos'].shape          # C = 9，H=W=64
HW      = H * W                                # 4096
D_mamba = self.embed_dim                       # 例如 128（更安全）

# (B*T, 9, HW) — 展平空间网格
tokens   = inputs['atmos'].reshape(B * T, C, HW)

# ① 将 4096 维向量投影到 128
tokens   = self.down_proj(tokens)              # (B*T, 9, D_mamba)

# ② 通道-wise Mamba
tokens   = self.channel_mamba(tokens)          # (B*T, 9, D_mamba)

# ③ 将维度投影回 4096，以便 VAE 见到相同的形状
tokens   = self.up_proj(tokens)                # (B*T, 9, HW)

# 重塑为原始的 4D 张量
atmos    = tokens.view(B * T, C, H, W)         # <- 与之前相同

在 __init__ 中一次添加小型层：

self.down_proj = nn.Linear(H*W, embed_dim, bias=False)
self.channel_mamba = SimpleMambaBlock(d_model=embed_dim)
self.up_proj   = nn.Linear(embed_dim, H*W, bias=False)

循环核心现在以 d_model = 128 运行，因此它更稳定且在 FLOPs 和内存方面便宜 32 倍。

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选项 B 层归一化 → Mamba → 层归一化（原地稳定化）

保持 d_model = 4096，但用归一化包装输入/输出，这样 GRU 永远不会看到无界值：

normed  = self.pre_norm(atmos_flat)            # 对最后一个维度进行层归一化
mixed   = self.channel_mamba(normed)           # 仍然是 4096 维
atmos   = self.post_norm(mixed).view(B*T, C, H, W)

其中

self.pre_norm  = nn.LayerNorm(H*W)
self.post_norm = nn.LayerNorm(H*W)

这是最轻量级的代码更改，但您仍然要为 4096 维付出内存代价，且 GRU 可能仍然很慢。

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选项 C 将每个像素视为时间轴（d_model = 9）

如果您真正的目标只是让九个大气通道相互作用，而实际上不需要 4096 维的隐藏状态，则可以交换序列/特征：

# (B*T, HW, 9) — 序列长度 = 4096，特征维度 = 9
tokens  = inputs['atmos'].reshape(B*T, C, HW).transpose(1, 2)

# GRU，`d_model = 9`   （在 `__init__` 中定义一次）
tokens  = self.pixel_mamba(tokens)             # (B*T, HW, 9)

# 返回到 (B*T, 9, H, W)
atmos   = tokens.transpose(1, 2).view(B*T, C, H, W)

这将重维度推到序列长度，因此 d_model = 9 非常稳定。FLOPs 随 4096 步线性增长，但每一步都很小；总体而言，它仍然比 4096 维的 GRU 更快。

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避免 NaN 的快速检查清单，无论您选择哪种方法

1. 初始化 — 使用正交或 Xavier 均匀分布初始化 GRU 权重；PyTorch 的默认值是好的，但避免使用跳过初始化的自定义种子。
2. 输入范围 — 您已经将每个通道归一化到 [0, 1]；这是好的。如果您采用选项 A/B，减去 0.5 以使其以 0 为中心。
3. 混合精度 — 如果您使用 AMP，请将 Mamba 块保持在 float32（with torch.cuda.amp.autocast(enabled=False): …）以获得额外的安全性。
4. 梯度裁剪 — 在 loss.backward() 后使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0) 永远不会出错。

实现选项 A 或 B，NaN 应该会消失，同时代码 之后 您的注释块（z_list … 部分）保持 100% 不变。